Minería de opinión aplicada a Twitter
Una aportación al análisis de sentimientos a textos en español
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Twitter es una plataforma donde confluye una cantidad importante de opiniones sobre diversos temas. Hoy día el análisis formal de los textos de estas opiniones es objeto de numerosos estudios. Con ello se ha impulsado la aparición de tecnologías emergentes como la Minería de Opinión (MO), que es apoyada por disciplinas de las Ciencias de la Computación como lo son el Procesamiento de Lenguaje Natural, Lingüística Computacional, Minería de Textos entre otras. Es ya posible analizar de manera automática miles de opiniones en muy poco tiempo, con el fin por ejemplo, de identificar si l...
Twitter es una plataforma donde confluye una cantidad importante de opiniones sobre diversos temas. Hoy día el análisis formal de los textos de estas opiniones es objeto de numerosos estudios. Con ello se ha impulsado la aparición de tecnologías emergentes como la Minería de Opinión (MO), que es apoyada por disciplinas de las Ciencias de la Computación como lo son el Procesamiento de Lenguaje Natural, Lingüística Computacional, Minería de Textos entre otras. Es ya posible analizar de manera automática miles de opiniones en muy poco tiempo, con el fin por ejemplo, de identificar si la opinión de los cibernautas sobre un determinado tema es a favor o en contra. En esta obra se describen dos maneras para obtener y almacenar tuits, así como los pasos para implementar la minería de opinión en textos escritos en español. Al finalizar, se obtienen y visualizan los niveles de aceptación o rechazo sobre un tema desde la perspectiva de los internautas que plasmaron su crítica en Twitter, así como las emociones encontradas en cada opinión, sin intermediarios ni alteraciones, por lo que se considera una medición fidedigna.
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